semantic components | BriefGPT

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基于稀疏线性概念嵌入的解读 CLIP 模型（SpLiCE）
通过实验证明，CLIP 的潜在空间高度结构化，因此 CLIP 表示可以分解为其潜在的语义组成部分，并提出 Sparse Linear Concept Embeddings（SpLiCE）的新方法，将 CLIP 表示转化为人类可解释概念的稀疏
PDF5 months ago
AAAI通过语义组件级解析提升草图识别可解释性
通过构建一个语义组件级别的记忆模块，本文提出的结构化素描识别网络可以增强识别网络的解释能力，并可以处理带有或不带有语义组件标签的素描识别情况。在 SPG 和 SketchIME 数据集上的实验证明了记忆模块的灵活性和识别网络的解释能力。
PDF7 months ago
Mystique：解构 SVG 图表以实现布局重用
通过研究交互工具 Mystique，本文探讨了图表布局的解构方法，聚焦于基于矩形的布局，实现了在轴和图例提取上高达 85% 的准确率以及在布局解构上高达 96% 的准确率，研究结果表明参与者能够轻松地在新的数据集上重用现有的图表。
PDFa year ago
素描美化：学习人造物品素描部件美化及结构精炼
本文介绍了一种新的手绘草图美化方法，该方法通过将输入草图解析为语义组件，基于零件级隐式流形学习部分美化模块进行独立部分的美化，然后通过结构美化模块重新组装美化后的组件，从而超越训练样本，处理新颖的手绘草图。
PDFa year ago
CVPRUniVSE: 通过结构化语义表示实现强健的视觉语义嵌入
该论文提出了统一的视觉语义嵌入方法，采用对比学习的方法从仅有的图像 - 标题对中对不同水平的概念进行对齐，对于句子中出现的语义组件进行了有效处理，证明该方法具有鲁棒性和可靠性。
PDF5 years ago